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Record W7043163300

Respostas evocadas auditivas de estado estável através dos estímulos de ruído branco, ruído filtrado e HiLo CE-Chirp®

2017· dissertation· pt· W7043163300 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2017
Typedissertation
Languagept
FieldNeuroscience
TopicHearing Loss and Rehabilitation
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStatistical analysisSignificant differenceTilt (camera)Vertical axis
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Introdução: Os estímulos com espectro de frequência abrangente podem aumentar a amplitude das respostas evocadas auditivas de estado estável (REAEE). Objetivo: Determinar a eficácia dos estímulos de ruído branco, ruído filtrado e HiLo CE-Chirp® para aquisição das REAEE em indivíduos normais e com perdas auditivas. Materiais e Métodos: Participaram 99 adultos com audição normal e perdas auditivas, recrutados do Hospital das Clínicas da Universidade Federal de Pernambuco, Brasil e de serviços de saúde de Vancouver, British Columbia, Canadá. As REAEE foram obtidas através de dois sistemas Mullti-MASTER de pesquisa e o Titan-módulo- ABRIS®. Os estímulos foram apresentados de forma múltipla e simultânea nas duas orelhas. O estudo foi conduzido em cinco experimentos. Os experimentos 1 e 4 foram realizados em indivíduos com audição normal e os experimentos 2, 3 e 5 em participantes com audição normal e perda auditiva. O experimento 1 utilizou o ruído branco e ruído filtrado, com frequência de modulação entre 83 e 95 Hz. O experimento 2 utilizou os estímulos ruído passa-baixa (RPB) e passa-alta com filtro em 2KHz (RPA-2KHz) combinados. Os estímulos foram apresentados nas intensidades de 30, 40 e 50 dB NPS. O experimento 3 utilizou o estímulo HiLo CE-Chirp® nas intensidades de 30 e 40 dB NAn. No experimento 4, foi realizada a equivalência entre os níveis de intensidade para os estímulos de ruído filtrado e o HiLo CE-Chirp® através da aferição dos níveis de pressão sonora e da obtenção dos limiares psicoacústicos. No experimento 5, foram utilizados os estímulos de ruído filtrado (50 dB NPS) e HiLo CE-Chirp® (30 dB NAn). Resultados: No experimento 1, os estímulos de ruído filtrado passa-baixa (RPB) apresentam níveis mínimos de respostas significativamente maiores que os demais estímulos. No experimento 2, as porcentagens de detecção foram maiores para o RPA-2KHz do que para o RPB. Os índices de sensibilidade foram de 89% para o RPA-2KHz em 40 dB NPS e 85% para o RPB em 50 dB NPS para identificação de perdas auditivas. No experimento 3, as REAEE foram identificadas em todas as orelhas com audição normal nas intensidades de 30 e 40 dB NAn. Os índices de sensibilidade do Lo CE-Chirp® foram 100% em 30 dB NAn e 96% em 40 dB NAn para perdas auditivas. Nos experimentos 4 e 5, o estímulo de ruído filtrado em 50 dB NPS e o HiLo CE-Chirp® em 30 dB NAn apresentam níveis de pressão sonora e limiares psicoacústicos equivalentes. O ruído filtrado apresentou 75% e 85% de sensibilidade nas faixas de frequências agudas e graves, respectivamente. A sensibilidade do estímulo HiLo CE-Chirp® foi de 82% e 100% para as frequências agudas. Conclusão: Os estímulos de ruído filtrado e HiLo CE-Chirp® identificam perdas auditivas. As intensidades de corte para os componentes com espectro de frequência grave são mais elevadas do que para os componentes com espectro de frequência aguda. O estímulo HiLo CE-Chirp® (30 dB NAn) apresentou melhor desempenho que o estímulo de ruído filtrado (50 dB NPS), especialmente para o componente Lo CE-Chirp®.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.005
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.031
GPT teacher head0.287
Teacher spread0.255 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

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Published2017
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